TensorFlow2.X结合OpenCV 实现手势识别功能

下面我将详细讲解“TensorFlow2.X结合OpenCV 实现手势识别功能”的完整攻略，包括两条示例说明。

简介

手势识别是计算机视觉中的一项重要技术，能够实现通过手势控制计算机进行操作的功能。本文将介绍如何使用TensorFlow2.X结合OpenCV实现手势识别功能。

示例1：使用OpenCV进行手势检测

步骤如下：

读取视频流和模型数据

```python
import cv2
import tensorflow as tf

model = tf.keras.models.load_model('model.h5') # 加载模型
video = cv2.VideoCapture(0) # 读取视频流
```

循环读取视频帧，并进行手势检测

```python
while True:
ret, frame = video.read() # 读取一帧

   # 对帧进行预处理
   frame = cv2.flip(frame, 1)  # 翻转图片
   frame = cv2.resize(frame, (224, 224))  # 重置图片大小
   frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)  # 转换颜色空间
   frame = frame / 255.0  # 归一化
   frame = np.expand_dims(frame, axis=0)  # 扩展维度

   # 通过模型预测手势
   pred = model.predict(frame)
   index = np.argmax(pred)
   gesture = gestures_list[index]

   # 将手势显示在帧上
   cv2.putText(frame, gesture, (10, 30),
               cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 255, 0), 2)
   cv2.imshow('frame', frame)

   if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
       break

video.release()
cv2.destroyAllWindows()
```

将检测结果实时显示在视频流中

在步骤2中的代码中，将手势检测的结果显示在帧上，并使用cv2.imshow()函数实时显示视频流窗口。这样可以方便地观察手势识别的效果。

示例2：使用Flutter实现手势识别App

步骤如下：

使用TensorFlow2.X和Keras构建模型

可以参考TensorFlow官方文档中的教程进行构建，也可以使用已有的预训练模型。构建完模型后，需要将其转换成TensorFlow Lite格式，以便在Flutter中进行使用。

在Flutter中集成TensorFlow Lite

使用Flutter的TensorFlow Lite插件，可以很方便地将TensorFlow Lite模型集成到Flutter项目中，可以参考flutter_tflite插件的使用文档进行集成。

使用Flutter和OpenCV实现手势检测

可以使用Flutter的camera插件获取视频流，并使用OpenCV库中的函数进行图像处理和手势检测。检测到手势后，可以在Flutter中进行显示，从而实现完整的手势识别App。

具体步骤可以参考以下代码：

```dart
import 'dart:math' as math;
import 'dart:typed_data';
import 'package:flutter/foundation.dart';
import 'package:flutter/material.dart';
import 'package:flutter/services.dart';
import 'package:tflite/tflite.dart';
import 'package:camera/camera.dart';
import 'package:flutter_opencv/core/core.dart';
import 'package:flutter_opencv/imgproc/imgproc.dart';

class HandGestureDetection extends StatefulWidget {
final List cameras;

 HandGestureDetection(this.cameras);

 @override
 _HandGestureDetectionState createState() => _HandGestureDetectionState();

}

class _HandGestureDetectionState extends State {
CameraController controller;
bool isDetecting = false;
Interpreter interpreter;
int imageSize = 224;

 @override
 void initState() {
   super.initState();

   controller = CameraController(widget.cameras[0], ResolutionPreset.medium);
   controller.initialize().then((_) {
     if (!mounted) {
       return;
     }
     setState(() {});
   });

   loadModel().then((value) => {
         setState(() {
           interpreter = value;
         })
       });
 }

 Future<Interpreter> loadModel() async {
   return await Interpreter.fromAsset('model.tflite');
 }

 @override
 void dispose() {
   controller?.dispose();
   super.dispose();
 }

 @override
 Widget build(BuildContext context) {
   if (!controller.value.isInitialized) {
     return Container(
       color: Colors.black,
     );
   }

   return AspectRatio(
       aspectRatio: controller.value.aspectRatio,
       child: CameraPreview(
           controller)); // Usefull to check output : child: detectGestures(),
 }

 Future<Uint8List> _convertImagetoByteBuffer(CameraImage img, int inputSize,
     {bool normalize: true}) async {
   var imgConverter = ImageConverter();
   imgConverter.allocate(inputSize, inputSize, ImgType.CV_8UC4);
   imgConverter.convert(img, CvType.CV_8UC4, true);
   var convertedBytes = imgConverter.toBytes();

   if (!normalize) {
     return convertedBytes.buffer.asUint8List();
   }

   var input = Float32List(inputSize * inputSize * 3);

   for (int i = 0, offset = 0; i < inputSize; i++) {
     for (int j = 0; j < inputSize; j++, offset += 3) {
       int pixel = 0, blue = 0, green = 0, red = 0, alpha = 0;

       pixel = convertedBytes.elementAt(offset);
       blue = pixel & 0xff;
       green = (pixel >> 8) & 0xff;
       red = (pixel >> 16) & 0xff;
       alpha = (pixel >> 24) & 0xff;

       input[(i * inputSize * 3) + (j * 3)] = red / 255.0;
       input[(i * inputSize * 3) + (j * 3) + 1] = green / 255.0;
       input[(i * inputSize * 3) + (j * 3) + 2] = blue / 255.0;
     }
   }

   var typedList = input.buffer.asUint8List();
   return typedList;
 }

 List<int> _getInferenceResult(interpreter, input) {
   var output = List.generate(interpreter.getOutputTensor(0).shape[1],
       (index) => double.parse(0.toStringAsFixed(2)));

   interpreter.run(input, output.buffer.asUint8List());
   return output.indexWhere((element) => element >= 0.8);
 }

 Future<void> _detectGestures(CameraImage img) async {
   if (!isDetecting) {
     isDetecting = true;
     var imgData = await _convertImagetoByteBuffer(img, imageSize);
     var prediction = _getInferenceResult(interpreter, imgData);

     if (prediction != null) {
       print("Detected Gesture: $prediction");
     }
     isDetecting = false;
   }
 }

}
```

由于篇幅有限，这里只贴出代码的核心部分，完整代码可以前往Github查看。